How do I use Claude Code Multi-Process MCP Server?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Claude Code Multi-Process MCP Server start a background task to lint all Python files in the project" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

Claude Code 多进程 MCP 服务器

项目定位

基于 FastMCP 框架的多进程并行执行服务器，为 Claude Code CLI 提供异步任务处理能力。

核心架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Claude Code CLI │ └───────────────────────────┬─────────────────────────────────┘ │ JSON-RPC (stdio) ┌───────────────────────────▼─────────────────────────────────┐ │ FastMCP Server │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ @server.tool Decorators │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ │ │execute_cc │ │start_cc_async│ │check_status │ │ │ │ │ │_task │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ TaskManager Class │ │ │ │ • SIGCHLD 信号处理 (自动回收僵尸进程) │ │ │ │ • 进程生命周期管理 │ │ │ │ • UUID 任务追踪 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ └───────────────────────────┬─────────────────────────────────┘ │ subprocess.Popen() ┌───────────────────────────▼─────────────────────────────────┐ │ 子进程池 (并行执行) │ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ Task 1 │ │ Task 2 │ │ Task 3 │ │ Task N │ │ │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────────────▼─────────────────────────────────┐ │ 文件系统持久化 (/tmp/) │ │ • cc_process_tasks/ → 任务结果 (JSON) │ │ • *.stdout → 标准输出 │ │ • *.stderr → 错误输出 │ │ • cc_process_mcp.log → 运行日志 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

MCP 工具集

工具名	类型	功能
`execute_cc_task`	同步	阻塞执行，返回结果
`start_cc_task_async`	异步	立即返回 task_id
`check_task_status`	查询	获取状态和结果
`list_active_tasks`	监控	列出所有运行中任务
`cleanup_task`	清理	终止进程并删除数据

关键技术点

技术领域	实现方案
进程管理	`subprocess.Popen` + SIGCHLD 信号处理
僵尸进程防护	`os.waitpid(-1, WNOHANG)` 非阻塞自动回收
任务持久化	文件系统 JSON 存储 + 进程状态混合判断
进程存活检测	`os.kill(pid, 0)` + `ps` 命令状态验证
输出解析	支持 stream-json/json/text 多格式提取
任务隔离	每任务独立目录 + UUID 标识